沈立鑄
(武漢工程大學(xué),湖北 武漢 430205)
供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)中的貸款期限通常超出一天,所以會(huì)因質(zhì)押物價(jià)格波動(dòng)帶來多期價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。作為金融機(jī)構(gòu),還要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度,從而結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)情況實(shí)現(xiàn)貸款組合優(yōu)化,降低業(yè)務(wù)開展承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)。因此,還應(yīng)加強(qiáng)對(duì)供應(yīng)鏈金融多期價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度與貸款組合優(yōu)化的問題分析,從而更好的推動(dòng)供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的開展,解決中小企業(yè)融資困境。
在對(duì)供應(yīng)鏈金融多期價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度時(shí),考慮到在相應(yīng)置信水平下金融投資組合在未來持有期內(nèi)的最大可能損失,可以利用VaR對(duì)多期價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行估算[1]。針對(duì)多期VaR,將受到多期均值、貸款期限等不同組合形式的影響,同時(shí)難以對(duì)各變量間參數(shù)的非線性結(jié)構(gòu)進(jìn)行確定,所以需要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分位數(shù)回歸方式對(duì)響應(yīng)變量條件分位數(shù)進(jìn)行估計(jì),在無需建立具體非線性函數(shù)的基礎(chǔ)上對(duì)供應(yīng)鏈金融多期、非線性特點(diǎn)進(jìn)行反映[2]。具體來講,就是采用式(1)進(jìn)行供應(yīng)鏈金融多期價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度,式中VaRt,k指的是在第τ分位數(shù)k期收益 R 的相反數(shù),W?(τ)、b?(τ)為待估計(jì)參數(shù),k 指的是貸款期限序列,σ、μ指的是單期向前波動(dòng)率估計(jì)序列和均值序列。

在風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度時(shí),還要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,然后確定單期向前波動(dòng)率估計(jì)序列和多期均值序列。將這些序列當(dāng)成是輸入變量進(jìn)行輸出變量多期收益序列 R 的求取,則能得到W?(τ)、b?(τ)等參數(shù)的數(shù)值。最后對(duì)VaR的值進(jìn)行求解,則能完成風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度。采用該方法,能夠返回測(cè)試預(yù)測(cè)結(jié)果,同時(shí)能夠進(jìn)行質(zhì)押率的有效性評(píng)估,因此用于進(jìn)行供應(yīng)鏈金融多期價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)具有有效性。
實(shí)際在開展供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)時(shí),貸款通常采用質(zhì)押物組合的形式,以便以最小的風(fēng)險(xiǎn)獲得最大的收益。但按照金融市場(chǎng)法則,高收益通常伴隨高風(fēng)險(xiǎn),所以需要通過風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度確定風(fēng)險(xiǎn)大小,然后結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)對(duì)收益進(jìn)行調(diào)整,完成組合投資策略的優(yōu)化。按照這一思路,需要實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)與收益關(guān)系的綜合考慮。采用Omega比率,則能對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和收益進(jìn)行同時(shí)考慮,結(jié)合投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好獲得偏好函數(shù)。具體來講,就是采用式(2)的模型進(jìn)行供應(yīng)鏈金融質(zhì)押物多期貸款組合。式中,ωi為貸款i的權(quán)重,滿足 ωi≥0,i=1,2,3,……,n;rj為無風(fēng)險(xiǎn)收益率,L 為基準(zhǔn)收益率,如果無風(fēng)險(xiǎn)收益率更大,可以保證盈利,否則就會(huì)產(chǎn)生損失;λ為損失厭惡參數(shù),滿足λ>0,如果該參數(shù)大于1,投資者屬于風(fēng)險(xiǎn)厭惡者,否則為風(fēng)險(xiǎn)追求者,數(shù)值越大可以認(rèn)為投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好約好;N是總樣本量,N1即盈利的樣本量,N2即損失的樣本量。

在分析時(shí),可以選取鋁、銅等容易變現(xiàn)、不易損耗等理想質(zhì)押物,這類質(zhì)押物通常被金融機(jī)構(gòu)所喜愛。因?yàn)楣?yīng)鏈金融業(yè)務(wù)中,為降低由非理性預(yù)期造成價(jià)格偏差引發(fā)的違約風(fēng)險(xiǎn),還要側(cè)重抵押物當(dāng)期價(jià)值,完成現(xiàn)貨交易[3]。以長江有色金屬現(xiàn)貨A00鋁和1# 銅為樣本,對(duì)2010年到2015年1653個(gè)樣本量進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)來自鋁業(yè)網(wǎng)和期貨交易所。在多期貸款組合方面,主要對(duì)貸款半個(gè)月、3周、1個(gè)月和2個(gè)月的組合進(jìn)行分析,并利用R3.3.2軟件編程進(jìn)行所有運(yùn)算實(shí)現(xiàn),以簡(jiǎn)化分析過程。從風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度結(jié)果來看,鋁的多期收益率均為負(fù)值,并且數(shù)值隨貸款期限延長而減小,意味損失不斷增加,銅則有相反的收益率均值表現(xiàn)。但由于多期收益率方差隨貸款期限增加而增加,因此鋁和銅都面臨著風(fēng)險(xiǎn)增加問題。
針對(duì)鋁和銅聯(lián)合貸款風(fēng)險(xiǎn)較大的問題,還要通過貸款組合優(yōu)化分散風(fēng)險(xiǎn),確保相應(yīng)收益得到提高。在各貸款期限下,利用擬合效果最佳的聯(lián)合函數(shù)對(duì)多期預(yù)測(cè)收益率分布特征進(jìn)行刻畫,則能實(shí)現(xiàn)對(duì)各種貸款情形的模擬。完成不同分位點(diǎn)數(shù)值設(shè)置,則能得到分位點(diǎn)與邊緣分布函數(shù)值間對(duì)應(yīng)關(guān)系,作為鋁和銅的τ值,進(jìn)行多期預(yù)測(cè)收益率的分析。結(jié)合不同組合權(quán)重?cái)?shù)值,確定多期總收益率,則可以得到多種組合下最大Omega比率值,完成質(zhì)押物貸款組合最優(yōu)配置。從分析結(jié)果來看,在貸款期限為2個(gè)月的條件下,采用該種方法能夠獲得比率值達(dá)到2.442的多期貸款組合。相較于其他期限,該期限的貸款組合獲得的績(jī)效更佳。其次較優(yōu)的則為半個(gè)月、1個(gè)月,比率值最大分別能夠達(dá)到2.234。值得注意的是,在損失厭惡參數(shù)不同的情況下,貸款組合獲得的績(jī)效并不相同。伴隨著損失厭惡參數(shù)的增大,貸款組合績(jī)效逐漸減小。在貸款期限為三周時(shí),損失厭惡參數(shù)為0.5,比率值為0.821;損失厭惡參數(shù)為1.0,比率值降低至0.680;損失厭惡參數(shù)為1.5,比率值為0.586。而在鋁的損失厭惡參數(shù)與貸款組合最優(yōu)權(quán)重之間,則存在分段形式的關(guān)系,在參數(shù)不斷增加的情況下,貸款組合最優(yōu)參數(shù)不斷增大。出現(xiàn)這種結(jié)果,與鋁的方差風(fēng)險(xiǎn)較小有關(guān)。所以在損失厭惡參數(shù)較大的情況下,應(yīng)盡量選擇鋁實(shí)現(xiàn)貸款組合。從總體上來看,采用該方法能夠?qū)崿F(xiàn)各貸款期限和不同損失厭惡參數(shù)下的貸款組合最優(yōu)配置。
通過分析可以發(fā)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)對(duì)供應(yīng)鏈金融多期價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度,能夠發(fā)現(xiàn)由質(zhì)押物價(jià)格劇烈波動(dòng)引發(fā)的貸款集中度風(fēng)險(xiǎn)。面對(duì)不斷增加的風(fēng)險(xiǎn),金融機(jī)構(gòu)還要實(shí)現(xiàn)對(duì)多期收益率的進(jìn)一步預(yù)測(cè),利用聯(lián)合分布模型和風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)不同損失厭惡參數(shù)進(jìn)行估算,實(shí)現(xiàn)貸款組合最優(yōu)配置,達(dá)到規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的目的。采取這些措施,則能為供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)發(fā)展提供更多保障,完成金融機(jī)構(gòu)、中心企業(yè)多贏局面的創(chuàng)建。